////中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。
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//// 例如，
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//// [2,3,4] 的中位数是 3
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//// [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5
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//// 设计一个支持以下两种操作的数据结构：
////
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//// void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。
//// double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。
////
////
//// 示例：
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//// addNum(1)
////addNum(2)
////findMedian() -> 1.5
////addNum(3)
////findMedian() -> 2
////
//// 进阶:
////
////
//// 如果数据流中所有整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？
//// 如果数据流中 99% 的整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？
////
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//
///**
// * @author DaHuangXiao
// */
//package leetcode.editor.cn;
//
//import java.util.PriorityQueue;
//import java.util.Queue;
//
//public class FindMedianFromDataStream {
//    public static void main(String[] args) {
//        Solution solution = new FindMedianFromDataStream().new Solution();
//    }
//    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
//class MedianFinder {
//    private Queue<Integer> minHeap;
//    private Queue<Integer> maxHeap;
//    /** initialize your data structure here. */
//    public MedianFinder() {
//        minHeap = new PriorityQueue<>();
//        maxHeap = new PriorityQueue<>((v1,v2)->v2-v1);
//    }
//
//    public void addNum(int num) {
//        maxHeap.offer(num);
//        minHeap.offer(maxHeap.poll());
//        if (maxHeap.size()<minHeap.size()){
//            maxHeap.offer(minHeap.poll());
//        }
//    }
//
//    public double findMedian() {
//        if (maxHeap.size()>minHeap.size()){
//            return maxHeap.peek();
//        }else {
//            return (maxHeap.peek()+minHeap.peek())*1.0/2;
//        }
//    }
//}
//
///**
// * Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:
// * MedianFinder obj = new MedianFinder();
// * obj.addNum(num);
// * double param_2 = obj.findMedian();
// */
////leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
//
//}